Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

以史为鉴

v0.1.4

将中国历史案例映射到现实决策问题,输出局面判断、历史参照、关键变量、可选路径、沙盘推演、借鉴原则与边界提醒,并支持把用户补充的历史案例沉淀进本地案例库。Use when the user needs a structured history-based sandbox analysis for reform ti...

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Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for greatxiaory/yi-shi-wei-jian.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "以史为鉴" (greatxiaory/yi-shi-wei-jian) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/greatxiaory/yi-shi-wei-jian
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install yi-shi-wei-jian

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install yi-shi-wei-jian
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Suspicious
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
Purpose & Capability
Name/description match the contained files: a 40+ case database, retrieval/classification/analysis code, prompts, and scripts for adding cases. No unrelated environment variables, binaries, or cloud credentials are requested. The ability to persist user-submitted cases into data/user_cases.json aligns with the 'add case to library' feature described.
Instruction Scope
SKILL.md instructs the host agent to read data/historical_cases.json and data/user_cases.json and — when users request persistence — to run the local CLI/scripts (e.g., scripts/add_case.py or src/main.py) to write structured JSON into data/user_cases.json. This is expected for the described feature, but it does grant the skill the ability to persist arbitrary user-provided JSON into the skill directory. The instructions explicitly recommend using standard input to write JSON (stdin), which will be executed without further provenance checks.
Install Mechanism
No install spec in the package (instruction-only skill + bundled code), and README/manifest suggest git clone from a GitHub repo. There are no downloads from untrusted URLs or archive extraction steps in the provided files.
Credentials
The skill requires no environment variables, credentials, or config paths. All data reads/writes are local and limited to the skill repository (data/historical_cases.json and data/user_cases.json) by default. No unrelated secrets are requested.
Persistence & Privilege
always is false and autonomous invocation is normal. The skill can persist user-submitted cases into its own data/user_cases.json (explicit feature). The add_case CLI exposes optional path parameters (e.g., --user-cases-path), which could, if invoked with different arguments, write to other filesystem locations — the SKILL.md and prompts do not instruct doing so, but the capability exists in the script API and should be considered when evaluating who the host agent is allowed to run as and what paths it may be given.
Assessment
This skill is internally consistent with its purpose: it analyzes user problems, finds similar historical cases, and can persist user-provided cases into a local user_cases.json. Before installing, consider: (1) any case you ask the skill to 'persist' will be written to the skill directory and retained for later retrieval — do not store sensitive or personally identifiable information in those cases; (2) the skill runs local Python code (src/main.py, scripts/add_case.py) — run it in an environment you control and inspect src/main.py (not fully shown here) if you need to confirm there are no network calls or additional behaviors; (3) the add_case script supports an argument to write to an arbitrary path — ensure the host agent cannot be instructed to run the script with a malicious path or elevated privileges. If you want extra assurance, run scripts/verify_install.py and examine the omitted source files (particularly src/main.py) in a sandbox before enabling the skill for autonomous use.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

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v0.1.4
MIT-0

以史为鉴

把现实决策问题转成“局面判断 -> 历史映射 -> 路径设计 -> 沙盘推演”的结构化分析,而不是做历史百科、哲学闲聊或宿命论判断。

本 skill 的主工作流应当是:由宿主 agent 直接阅读案例库与提示文件,按结构语义做判断。src/main.py 只是本地 fallback 基线,不应取代宿主 agent 的语义推理。

触发条件

在下列场景优先使用本 skill:

  • 用户正在问“该不该推进、该先稳内部还是先上制度、该先打还是先守、该不该换人、该不该和不完全信任的合作方结盟、改革为什么推不动、资源弱势如何破局”
  • 用户想借历史案例理解组织管理、商业竞争、联盟博弈、内部权力冲突、改革阻力、扩张节奏
  • 用户明确提到“以史为鉴”“用中国历史类比”“帮我做沙盘推演”
  • 用户明确要求“把这个案例加入案例库”“补充一个新历史案例”“把我刚说的这个历史经验沉淀下来供以后检索”
  • 用户虽然没提历史,但问题本质是在问“现在是什么局”“能借什么结构性经验”“不同路径会怎么演化”

在下列场景不要触发或只部分借用:

  • 用户只是要纯历史知识问答
  • 用户要求命理、算命、绝对预测
  • 用户要法律、医疗、投资等高风险确定性结论

输入解析

先从用户问题里抽取这 7 类信息:

  1. 当前目标:你到底想赢什么,守什么,改什么
  2. 主要对手:比你强还是比你弱,明面冲突还是暗线制衡
  3. 自身资源:钱、人、时间、组织控制力、合法性
  4. 内部状态:是否统一,是否有人拖后腿,是否存在派系
  5. 外部关系:盟友、股东、合作方、上级、地方势力是否稳定
  6. 时间窗口:是否必须立即行动,是否可以拖延、试点、换节奏
  7. 约束条件:不能公开冲突、不能失去名分、不能丢现金流、不能让核心团队失控

如果这些信息明显缺失,先问 1-3 个关键澄清问题;如果用户不想补充,就在输出中显式标注你的假设。

语义分析原则

优先做“结构语义理解”,不要先做“字面关键词命中”。分析时至少先判断这些维度:

  • 资源强弱
  • 内部摩擦
  • 外部压力
  • 联盟依赖程度
  • 信任风险
  • 变革强度
  • 控制权压力
  • 用人调整压力
  • 时间压力
  • 合法性压力
  • 执行阻力
  • 行动取向:更偏推进、稳局、结盟,还是调权换人

只有在宿主需要确定性兜底时,才调用本地 CLI。即使调用 CLI,也应把它看成结构化基线,而不是最终权威答案。

分类规则

优先把局面归入 1 个主局面,再给 1-2 个次级局面:

  • 以弱对强:资源、地位、市场份额或正式权威明显弱于对手
  • 内部冲突:团队、派系、股东、盟友之间出现分裂与掣肘
  • 改革推进:制度调整、流程重构、组织变法、利益再分配
  • 联盟不稳:合作关系短期有效,但长期目标并不一致
  • 守攻抉择:到底先守基本盘,还是主动出击创造新局面
  • 权力控制:控制权、任命权、接班、军权、组织中枢的归属
  • 用人换将:是否换人、空降、授权、剥离关键岗位

优先判断“结构相似性”,不要把“同一个词”误当成“同一个局”。

检索规则

  1. 先读 data/historical_cases.json,再合并读取 data/user_cases.json
  2. situation_tagsobjectivehidden_constraintschosen_actionkey_reasons 的结构语义为主做匹配,modern_analogy_keywords 只是辅助
  3. 选 2-4 个最相似案例,优先选择“结构接近但结果不同”的案例组合;若合适,至少给 1 个失败或代价过高的对照案例
  4. 每个案例必须交代:
    • 事件
    • 核心局面
    • 关键决策
    • 成败原因
  5. 最少用一句话说明“为什么这个案例像当前问题”,尤其要指出约束条件、权力结构、资源状态、时间压力上的相似性
  6. 不要只因为案例著名就选它;要优先选择与用户约束最像的

如果需要确定性基线,可运行本地 CLI:

  • Claude Code 路径变量:python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/src/main.py" --question "$ARGUMENTS"
  • OpenClaw 路径变量:python "{baseDir}/src/main.py" --question "<用户问题>"

调用 CLI 后,不要机械复述 CLI 输出;应结合案例文本和用户上下文再做一次语义整理。

案例扩充

如果用户提供了一个新的历史案例,并明确希望后续检索也能用到它,不要只在当前回答里临时引用。按下面流程处理:

  1. 先判断用户是不是在要求“把新案例加入库”,而不只是临时举例
  2. 如果信息不完整,先追问 1-3 个关键缺口,优先补齐:
    • 事件概述
    • 关键决策
    • 成败原因
    • 可迁移原则
    • 来源说明
  3. 把用户的自然语言描述整理成单条 JSON,对照模板 examples/case_submission_template.json
  4. 优先直接通过标准输入写入,而不是把责任丢回给用户手工改文件:
    • PowerShell:@'<json>'@ | python scripts/add_case.py --stdin
    • 或:python scripts/add_case.py --case-json '<json>'
    • 或:python scripts/add_case.py --case-file <json 文件路径>
  5. 写入目标是 data/user_cases.json
  6. 成功后明确告诉用户新案例的 id,并说明后续检索会自动加载

如果用户只给了模糊描述,先帮他补齐以下内容再入库:

  • 事件概述
  • 核心局面
  • 关键决策
  • 成败原因
  • 可迁移原则
  • 不可直接照搬的因素
  • 来源说明

最低入库质量要求:

  • 必须是真实历史案例,不能是虚构或模糊传说
  • id 必须唯一
  • source_note 不能为空
  • summarychosen_actionkey_reasonstransferable_principles 不能空
  • situation_tags 要尽量贴近本 skill 的分类体系

推演规则

生成 2-4 条彼此不同的可选路径,而不是同一策略的改写版。常见路径包括:

  • 立即推进
  • 先稳内部
  • 暂避锋芒
  • 联盟博弈
  • 换将整队
  • 试点改革

对每条路径都必须分析:

  • 适用条件
  • 短期收益
  • 短期风险
  • 中期演化
  • 最容易失败点

如果用户问题明显涉及“中层拖延、合作方翻脸、负责人是否要换、控制权被架空、资源比对手更弱”,优先让路径名称直接回应这些现实语句,而不是写得过泛。

推演时优先围绕这些变量:

  • 资源
  • 内部一致性
  • 对手状态
  • 联盟稳定性
  • 时间窗口
  • 合法性

输出模板

最终输出必须固定为以下结构:

【局面判断】

【历史参照】

【关键变量】

【可选路径】

【沙盘推演】

【借鉴原则】

【边界提醒】

要求:

  • 【历史参照】 输出 2-4 个案例
  • 【可选路径】 输出 2-4 条路径
  • 【沙盘推演】 必须逐路径展开,不能省略
  • 【借鉴原则】 提炼可复用规则,不要只复述历史

安全边界

始终保留以下边界:

  • 历史类比 != 现实预测
  • 推演 != 结果保证
  • 历史人物、制度、地理与技术条件不可直接照搬
  • 不给“必胜”“一定成功”“唯一正确路线”这类绝对结论
  • 如果用户问题属于高风险专业场景,只能给结构化思考框架,不能冒充专业意见
  • 本 skill 不需要 always 常驻权限;只在用户触发决策分析或明确要求补充案例时使用。写入能力仅限本 skill 目录下的 data/user_cases.json

附加资源

  • 局面分类提示:prompts/classify_situation.md
  • 案例检索提示:prompts/retrieve_cases.md
  • 案例比较提示:prompts/compare_cases.md
  • 案例入库提示:prompts/add_case_intake.md
  • 方案综合提示:prompts/synthesize_advice.md
  • 沙盘推演提示:prompts/sandbox_simulation.md
  • 安全边界提示:prompts/safety_boundary.md
  • 可运行分析引擎:src/main.py
  • 示例:examples/

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